“Coverange of Regions by Random Sets: a Probabilistic Model of DNA Sequencing” e “Regressão Binária Bayesiana com Ligação Probito Assimétrica”

 

  • Prof. Rahul Roy – Indian Statistical Institute /Profª Márcia D’Elia Branco – IME-USP, São Paulo
  • FCUL (DEIO) – Campo Grande – Bloco C6 Piso 4 – Sala 6.4.30 – 14:30h
  • Segunda-feira, 14 de Junho de 2010
  

Abstract 1: Intervals of random length are placed at integer points of the line [0,infinity). The points where the intervals fall are chosen according to a Markov process. We exhibit a phase transition according to the distribution of the lengths of the intervals as well as the invariant distribution of the Markov process. This model is connected to the model of shotgun sequencing in the identification of nucleotides in DNA analysis.

Abstract 2:   A ligação probito assimétrica é uma generalização da ligação probito usualmente considerada em modelos de regressão com respostas binárias ou binomiais. A adição de um parâmetro extra na função de ligação, cuja  função é controlar a assimetria,  permite modelar mais adequadamente dados cuja a probabilidade de sucesso aproxima-se de zero numa taxa diferente da sua aproximação de um. Neste trabalho, apresentamos uma proposta de inferência bayesiana considerando o uso de variáveis latentes e algoritmos do tipo MCCM. Em particular, o nosso foco principal é apresentar algumas propostas de algoritmos eficientes para estimação dos parâmetros do modelo cuja idéia principal é a redução da auto-correlação das amostras de MCCM.